Verschil tussen R vs R Squared

In artikel R vs R Squared is R een programmeertaal, die een medium biedt voor statistische en grafische berekeningen van de enorme gegevensset. Deze programmeertaal is open-source met softwarefaciliteiten die zeer nuttig zijn in de hedendaagse trending-technologieën zoals data science, machine learning, enz. R programmeertaal is een van de effectieve talen voor het weergeven van grafieken van analyse van datasets met veel tools en bibliotheken ingebouwd. Deze taal is zeer eenvoudig om te implementeren statistische technieken te begrijpen. Het heeft ook veel bibliotheken die in R zijn geschreven en in CRAN zijn opgeslagen, maar voor zeer hoge berekeningstaken worden C-, C ++- en Fortan-codes gebruikt.

R kwadraat (R2) is uitgewerkt door lineaire modellen met behulp van enige perceptie of een deel van de variatie van responsvariabelen. R kwadraat is ook zoals de R programmeertaal voor statistische metingen van datasets die het best in de regressielijn passen. R kwadraat is ook bekend als in termen van de bepalingscoëfficiënt, of de coëfficiënt van meerdere bepalingen voor meerdere regressies.

Head to Head-vergelijking tussen R vs R Squared (Infographics)

Hieronder staan ​​de top 8 verschillen tussen R vs R Squared:

Belangrijkste verschillen tussen R vs R Squared

Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste belangrijkste verschillen tussen R en R in het kwadraat.

  • Definitie: R is een programmeertaal die de berekening van statistische gegevenssets ondersteunt en deze gegevenssets grafisch demonstreert voor een gemakkelijke analyse van de gegeven gegevens. R squared ondersteunt ook statistische datasets voor de ontwikkeling van betere data-analyse met deze data mining-software. R kwadraat is niets twee keer de R, dat wil zeggen meerdere R maal R om R kwadraat te krijgen. Met andere woorden, de constante van de bepaling is het kwadraat van de constante correlatie.
  • Constanten : R geeft de waarde die regressie-uitvoer is in de samenvattende tabel en deze waarde in R wordt de correlatiecoëfficiënt genoemd. In R kwadraat geeft het de waarde die meervoudige regressie-uitvoer is, een bepalingscoëfficiënt genoemd.
  • Het concept begrijpen: het is eenvoudig om R-vierkant uit te leggen met het regressieconcept, maar het is moeilijk om dit te doen met R.
  • Bereik van waarden van variabelen: In R variëren de twee onzekere kwantiteitswaarden van -1 tot 1. In R kwadraat variëren de twee onzekere kwantiteitswaarden van 0 tot 1 omdat het nooit negatief kan zijn omdat de waarde in het kwadraat wordt.
  • Correlatie tussen het aantal variabelen: In R kan de correlatie eenvoudig worden uitgewerkt voor eenvoudige lineaire regressie, aangezien het slechts twee onzekere variabelen betreft, de ene is x en de andere is y. In R in het kwadraat worden zowel eenvoudige lineaire regressie als meervoudige regressies uitgewerkt, waarbij R moeilijk te verklaren is voor meerdere regressies.
  • Beperkingen : In R-kwadraat kan het niet bepalen of de schattingen en voorspellingen van de coëfficiënten bevooroordeeld zijn. Het kan niet aangeven of het regressiemodel goed past bij de gegeven gegevens. Net als in R ondersteunt het een enorme set gegevens, zoals omgaan met big data.
  • R- en R-kwadraatwaarden : In R-kwadraat toont de bepalingscoëfficiënt de procentuele variatie in y die wordt verklaard door alle x-variabelen samen. Het varieert dus van 0 tot 1, waarbij 1 een uitstekende waarde geeft en 0 de armen. In R is de correlatiecoëfficiënt de mate van relatie tussen twee variabelen, zeg alleen x en y, dus deze varieert van -1 tot 1, waarbij 1 aangeeft dat de twee variabelen gelijktijdig bewegen en -1 geeft aan dat twee variabelen perfect tegengesteld zijn.

R vs R Kwadraatvergelijkingstabel

Laten we de topvergelijking tussen R vs R Squared bespreken

Er zijn tal van hulpmiddelen beschikbaar om gegevensanalyses uit te voeren. Omdat data science een van de evoluerende technologieën is om bedrijven te runnen en te ontwikkelen. Zoals we kunnen zien, zijn zelfs Python en SAS andere hulpmiddelen voor toegepaste wiskunde, zoals statistische gegevensanalyse, maar SAS is niet gratis en Python mist communicatie-opties, dus R is een goed hulpmiddel tussen implementatie en gegevensanalyse.

Sorry. Nee R R in het kwadraat
1.Het is een voorspellende hoeveelheid die wordt gebruikt in de correlatieanalyse.Het is een eigenaardigheid die wordt gebruikt in multivariate analyse.
2. Het staat ook bekend als de correlatiecoëfficiënt.Het staat ook bekend als constante bepaling.
3.Hierin is er een lineaire correlatie in de dikte van twee onzekere hoeveelheden die worden geschat door het uitgebreide deel van de vitaliteit van deze twee hoeveelheden.In R kwadraat zijn er meerdere onzekere hoeveelheden die ook worden geschat door de efficiëntie van de associatie binnen de dikke van meerdere onzekere hoeveelheden.
4.In R worden de absolute correlatie en geen correlaties elk aangetoond door respectievelijk de waarden 1, 00 en 0, 0.R in het kwadraat varieert bovendien van 0 tot 1, wat 0 aangeeft als een slechte indicator en 1 als een uitstekende indicator.
5.R is een soort index van de robuustheid van de relatie ingesloten door twee onzekere parameters.R kwadraat is bovendien een indicatie voor de robuustheid van de lineaire vergelijking die de waarde van een variabele voorspelt als een bewerking van een of meer onzekere grootheden.
6. R programmeertaal omvat machine learning algoritmen, lineaire regressie, tijdreeksen, statistische inferenties, enz.R kwadratisch omvat samen machine learning algoritmen, meervoudige regressie, etc.
7. R heeft meerdere manieren om de gegevens weer te geven en weer te geven, hetzij via een markdown-document of een glanzende app met R studio.R kwadraat kan ook diagrammatische slachtofferdiagrammen en grafieken zijn die worden ondersteund bij het berekenen van het kwadraat.
8. R kan communiceren met andere talen zoals Java, C ++. R kan ook verbinding maken met verschillende databases zoals Spark of Hadoop.R kwadraat kan gezamenlijk communiceren met talen zoals Java, C, C ++ vergelijkbaar met ondersteuning voor programmeertaal R.

Conclusie

Zoals we in dit artikel zagen, is het kwadraat van R het kwadraat van R, dat wil zeggen het kwadrant van de correlatie tussen twee onzekere hoeveelheden (x en y). Dus indirect stelt het dat R de correlatiecoëfficiënt is van de lineaire relatie tussen slechts twee onzekere grootheden of variabelen. Maar in het geval van R in het kwadraat kan het de sterkte van relaties tussen meerdere variabelen meten, wat niet mogelijk is in R. Dus we kunnen concluderen dat R in het kwadraat beter is dan R omdat het veelvoud is van R keer R. Daarom,

R kwadraat = 1 - (Eerste som van fouten / Tweede som van fouten)

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor R vs R Squared. Hier bespreken we ook de R vs R Squared belangrijkste verschillen met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

  1. Eenvoudige lineaire regressie
  2. Variantie versus standaardafwijking
  3. Correlatiecoëfficiëntformule
  4. Regressie versus ANOVA

Categorie:

Software ontwikkeling